基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理

论文摘要

由于利率未能实现市场化,企业融资的主要方式仍是金融机构为媒体的间接融资,信用风险成为我国商业银行面临的最重要的风险。对信用风险的准确度量和有效管理是商业银行提高风险识别、评估、控制能力的前提,因此精确度量信用风险是实现有效风险管理的关键。但是我国的商业银行,自身所开发的内部评级主要是用于客户筛选和风险预警,尚未向更深层次的风险量化管理方向发展。随着金融机制改革的深化,商业银行日益意识到风险管理及市场化运作对银行业的重要性。因此,需要对信用风险的度量和管理重新定位,建立适合我国信用风险管理水平的度量模型。本文通过对KMV模型进行修订,使之适合我国信用风险的现状,鉴于此模型适合上市公司信用风险的度量,选取股改后上市公司的数据对模型的实用性进行实证分析,以说明修正后的KMV模型对我国的信用风险度量具有很强的适用性。本论文的主要研究工作如下：(1)在阐述信用风险概念的基础上,对信用风险特征和风险管理的各个环节进行分析,同时进一步分析信用度量模型在银行信用审核、信用等级测评、信用资产定价等方面的实际应用。(2)根据传统风险度量方法和现代信用风险度量模型的分类,分别介绍了不同类型的风险度量方法,并从信用评级、利率市场化和模型假设前提等方面,对模型在我国的运用进行适用性分析。(3)阐述了KMV模型的理论基础：风险债务定价理论和期权定价理论,并论述了KMV模型的基本思想、计算框架以及模型在商业信用风险管理中的应用。(4)选取股改后全流通状态下10家ST上市公司和10家非ST上市公司的数据做实证研究,运用BSM模型得到股权年波动率,最后利用Matlab6.5计算出违约距离和理论违约概率,并对结果进行分析。(5)因KMV模型可用于上市公司和非上市公司的信用风险度量,构建了基于KMV模型的商业银行信用风险管理的框架。由于上市公司违约数据不足,无法构建预期违约率和违约距离之间的映射,实证得到的预期违约率是理论上的违约率,可能不能真实的反映上市公司的违约状况。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外的研究现状
• 1.2.2 国内的研究现状
• 1.3 论文的主要创新点
• 1.4 论文的框架及主要内容
• 第2章 商业银行信用风险特征与管理现状
• 2.1 信用风险的含义
• 2.2 信用风险的特征
• 2.2.1 信用风险收益分布的不对称性
• 2.2.2 信用风险的非系统性
• 2.2.3 信用风险中的信息不对称
• 2.2.4 度量信用风险的样本数据少
• 2.2.5 影响因素难以量化
• 2.2.6 存在悖论现象
• 2.3 信用风险管理的内容
• 2.4 信用风险度量模型在银行经营中运用
• 第3章 信用风险度量方法比较与选择
• 3.1 传统的信用风险度量方法
• 3.1.1 专家判别或经验法则
• 3.1.2 综合评价法
• 3.1.3 传统信用评分模型法
• 3.1.4 类神经网络模型
• 3.2 常用的现代信用风险度量模型
• 3.2.1 Credit Metrics模型
• 3.2.2 KMV模型
• 3.2.3 Credit Risk+模型
• 3.2.4 Credit Portfolio View模型
• 3.3 对四种现代信用风险模型的比较和分析
• 3.3.1 综合比较分析
• 3.3.2 四种模型在我国的适用性分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 KMV模型在商业银行信用风险管理中的应用理论
• 4.1 KMV模型的理论框架
• 4.1.1 针对上市公司的EDF模型
• 4.1.2 针对非上市公司的PFM模型
• 4.2 模型的应用理论介绍
• 4.2.1 预期违约率测算
• 4.2.2 内部信用评级
• 4.2.3 风险贷款定价
• 4.3 本章小结
• 第5章 KMV模型修正与实证分析
• 5.1 样本的选取
• 5.2 参数估计和实证过程
• E的计算'>5.2.1 股权市场价值V_E的计算
• 5.2.2 无风险利率r的确定
• 5.2.3 负债面值D和债务期限t
• E'>5.2.4 股权年波动率σ_E
• 5.2.5 上市公司资产的预期价值
• 5.2.6 上市公司违约点DPT的估计
• 5.2.7 实证过程
• 5.3 实证结果分析
• 第6章 KMV模型应用于商业银行信用风险管理的思路
• 6.1 商业银行信用风险模型的基本框架构建
• 6.2 完善信用风险管理的配套工作
• 第7章 结论及展望
• 7.1 研究结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢